reshape常用于对给定数组指定维度大小，原数组不变，返回一个具有新形状的新数组；如果想对原数组执行inplace变形操作，则可以直接指定其形状为合适维度 ?...1的技巧实现某一维度的自动计算 另外，当resize新尺寸参数与原数组大小不一致时，要求操作对象具有原数组的，而不能是view或简单赋值。...与列表的操作类似，numpy的数组类型也存在深浅拷贝之分： 直接赋值：无拷贝，相当于是引用 view()：建立视图，浅拷贝，形状可以不一致，但数据相同 copy()：深拷贝，完全独立的对象 ?...注：正因为赋值和view操作后两个数组的数据共享，所以在前面resize试图更改数组形状时可以执行、但更改元素个数时会报错。 09 特殊常量 ?...axis从小到大对应轴的出场顺序先后，或者说变化快慢：axis=0对应主轴，沿着行变化的方向，可以理解为在多重for循环中最外面的一层，对应行坐标，数值变化最慢；而axis=1对应次轴，沿着列变化的方向
广播机制是指NumPy在进行算术运算时，自动处理不同形状的数组，使其具有兼容的形状，从而实现元素级别的操作。...在广播过程中，NumPy通过适当地复制数组的元素，使得它们具有相同的形状，从而进行元素级别的运算。广播机制的规则广播遵循一组严格的规则，以确定如何处理不同形状的数组。...规则2：如果两个数组的形状在任何维度上不匹配，但其中一个数组的大小为1，则可以扩展该维度以匹配另一个数组的大小。...它使我们能够在不显式复制数组数据的情况下，对不同形状的数组进行逐元素的运算，提高了代码的简洁性和效率。...通过自动复制和匹配数组的形状，广播机制使得我们可以对不同形状的数组进行元素级别的操作，简化了数组操作的代码和逻辑。然而，我们需要注意广播操作的性能问题，特别是在处理大规模数组时。
在视觉任务中，虽然输入图像的尺寸通常是固定的，但图像内容的形状大多是不规则的——而后者才是模型需要分析的内容。...由于卷积运算实际上是两个向量的点积，即特征模式和卷积核，这两个向量在理想状态下应具有相同属性，这样才能获得准确的响应。...换句话说，因为输入特征模式是不规则的，卷积核也应该是不规则的，这样才能让模型更好地提取最有价值的信息。但传统神经网络的核形状通常是固定的，不能通过训练来直接学习。 ? 图 1....形状不匹配导致规则卷积核在对不规则特征模式进行建模时效率低下。具有规则形状的卷积核也可以模拟不规则特征模式，其基本思想是在规则形状内不同尺度的权重分布可以具有与不规则形状相似的效果。...第一行：进行语义分割的原始图像。第二行和第三行皆为红色十字标记物体的热区图，第二行是 deeplab 的 large- FOV 获得的，第三行是 ICNN 获得的。有价值的信息已被黄色框出。
3D 衣物建模是计算机领域的一个关键且具有挑战性的任务，具体是指如何在计算机中构建一件 3D 的虚拟衣物。构建 3D 衣物具有多种实际应用，包括 3D 虚拟试衣、虚拟数字人和服装设计。...因此可以将衣服拆解成几个基本的部件类别，并为每种类别计算一个 PCA 子空间。通过拼接这些类别的 PCA 系数来获得缝纫纸样的特征编码。...其中 UV 位置图是通过一个 CNN 解码器预测得到，而预测的掩模图通过 inverse PCA 解码获得。...(d)表面法线损失约束了预测的 3D 衣物应具有与 3D 标签相同的表面法线向量。 实验 实验表明了我们的框架能够表示不同的形状和拓扑结构下的 3D 衣物。...最后，我们展示了方法对真实场景具备一定的泛化能力，尽管我们的框架仅在合成数据进行训练，合成数据与真实场景之间存在域差距，但结果证实了我们方法的具备一定的泛化能力。
在设计神经网络时，我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改变某一层来适应下游的层。就像具有不同形状的顶面和底面的乐高积木一样，我们在神经网络中也需要一些适配器块。...改变张量形状的最常见方法是通过池化或跨步卷积（具有非单位步幅的卷积）。...对于交叉注意力模块，在上面的等式中，K和V是线性投影的输入X，Q是线性投影的输出查询Ø。输出查询 Ø 与输出 O 具有相同的空间形状。Q、K 和 V 具有以下形状。...为了重塑输入张量，必须使用具有不同形状（所需输出形状）的输出查询。 与 MLP 相比，我们有非常相似的公式，都将输入与学习的加权矩阵 W 左乘以实现形状变化。但是，有两个不同之处。...需要在 GPU、数据和训练时间上做出重大努力，才能获得良好的性能。 区别2：输入顺序 对于 MLP，输入和输出的顺序被编码在矩阵 W 中。每一行和每一列对应于输入和输出形状的权重。
NumPy 数组的复制与视图NumPy 数组的复制和视图是两种不同的方式来创建新数组，它们之间存在着重要的区别。复制复制 会创建一个包含原始数组相同元素的新数组，但这两个数组拥有独立的内存空间。...Sure, here is the requested Markdown formatted content:获取数组的形状NumPy 数组的形状描述了数组中元素的组织方式，并由包含每个维度中元素数量的元组表示...获取数组形状可以使用 arr.shape 属性获取 NumPy 数组的形状。它返回一个元组，其中每个元素表示相应维度的长度。...例如，如果形状为 (2, 3, 4)，则数组具有：2 个行3 列每个元素 4 个值使用 ndmin 创建具有特定形状的数组我们可以使用 ndmin 参数来创建具有指定形状的新数组，即使原始数据不具有该形状...ndmin 参数指定要创建的最小维度数。如果原始数据具有比 ndmin 更高的维度，则形状将保留。如果维度数不足，则将添加新维度，并用 1 填充元素。
要将数组准备成input_features，应使用 AutoFeatureExtractor 来提取 fbank 特征，填充并转换为tf.Tensor类型的张量。...要准备好数组为input_features，应使用 AutoFeatureExtractor 来提取 fbank 特征，填充并转换为tf.Tensor类型的张量。...要将数组准备成input_features，应使用 WhisperFeatureExtractor 来提取特征，填充并转换为类型为numpy.ndarray的张量。...始终具有相同的大小且不使用掩码，但此参数保留以确保兼容性。...，但为了兼容性保留了这个参数。
（Box Kill Zone） 这还不足以检测输入的形状。尽管区域和所有形状都具有碰撞体，但是在物理引擎使它们相互作用之前，每种形状中的至少还需要附加一个刚体组件。...（离开区域即死亡） 请注意，生存区域只影响离开的形状，这意味着它们必须先进入。因此，在区域之外生成的形状并不受其影响。但一旦进入该区域，再离开就意味着死亡。...触发器事件方法将被所有碰撞器调用，但只有附加到具有Shape组件的根游戏对象的碰撞器才会导致死亡。例如，只使用复合胶囊的碰撞器。 ?...验证方法与常规菜单项方法的工作原理相同，不同之处在于验证方法的属性具有true作为附加参数，并且返回是否应启用菜单项。默认情况下，所有项目始终处于启用状态。 ?...我们的项目适用于选择，因此，如果未选择任何内容（数组的长度为零），则不应启用它。 ? 并且当至少一个选定的对象不是游戏对象时，我们的菜单项也应被禁用。 ?
这些对象具有相同的形状（shape）。...如果我们假设以后会看到更多具有这种形状的对象，那么将包含属性名称和属性的完整字典存储在 JSObject 本身就会造成浪费，因为所有具有相同形状的对象都会重复使用这些属性名称。...无论有多少个对象，只要它们具有相同的形状，我们就只需存储一次形状和属性信息！...Transition chains and trees（过渡链和树） 如果您有一个具有特定shape的对象，但您为它添加了一个属性，会发生什么情况？...图片 这与我们之前看到的情况类似......但数组值存储在哪里呢？ 图片 每个数组都有一个单独的元素后备存储空间，其中包含所有数组索引的属性值。
具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）； 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）； 具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。 ...这个新的张量包含与转换前相同的值，但是它被看成一个3行4列的矩阵。要重点说明一下，虽然张量的形状发生了改变，但其元素值并没有变。注意，通过改变张量的形状，张量的大小不会改变。...在上面的例子中，为了获得一个3行的矩阵，我们手动指定了它有3行和4列。幸运的是，我们可以通过-1来调用此自动计算出维度的功能。...对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（+、-、*、/和**）都可以被升级为按元素运算。我们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。...这种机制的工作方式如下： 通过适当复制元素来扩展一个或两个数组，以便在转换之后，两个张量具有相同的形状； 对生成的数组执行按元素操作。
这虽然不是现在的问题，但以后可能会成为问题。 1.3 工厂Asset 当前，Game只能生成一件事，因为它仅具有对预制件的引用。要支持所有三种形状，将需要三个预制引用。这需要三个字段，但这并不灵活。...更好的方法是使用数组。当然，也许以后我们会想出另一种方式来创建形状。但这只会让Game变得更加复杂，因为它还需要负责用户输入，跟踪对象并触发保存和加载等。...但只需要一个。 ? （形状工厂资产） 为了让我们的工厂了解形状预制件，可以给它一个shape[]预制件数组字段。我们不希望这个字段是公开的，因为它的内部工作不应该公开给其他类。所以要保密。...为了让数组在检查器中显示并被Unity保存，可以添加SerializeField属性给它。 ? 字段出现在检查器中之后，将所有三个形状预置拖放到它上面，这样对它们的引用就会被添加到数组中。...（Game现在用factory代替预制件） 在给游戏提供我们工厂的引用之后，它现在将在每次玩家生成新的形状时创建随机形状，而不是总是获得立方体。 ?
为此，我们给它一个可配置数组。 ? 现在，我们必须遍历所有形状的预制件，并手动包括所有受影响的渲染器。请注意，可以有目的的排除某些内容，因此形状的某些部分可以具有固定的材质。...形状Awake时应创建该数组，其长度应与meshRenderers数组的长度相同。因此，我们再次需要一个Awake方法。 ? 通过SetColor配置颜色时，还必须设置colors数组的所有元素。...1.8 可选统一颜色 形状是否应具有统一的颜色可以根据每个生成区域来确定。因此，向SpawnZone.SpawnConfiguration中添加一个UniformColor切换。 ?...（每个子区域使用不同的工厂） 2.4 回收形状 因为我们使用的是两个工厂，所以在玩游戏时我们还可以获得两个工厂场景，形状最终出现在它们相应的工厂场景中。 ?...这确实意味着在热重载（播放模式下的重新编译）期间数据也会丢失。 为了分配ID并获得对所有工厂的引用，我们向Game添加了工厂数组。
高分辨率模型表现良好，但训练缓慢。低分辨率模型训练速度更快，但精确度较低。受数值优化中多重网格方法的启发，作者提出使用具有不同时空分辨率的可变mini-batch形状。...选择该输入形状时需要考虑各种因素，但一种常见的启发式方法是使T×H×W尺寸变大，以提高精度。 然而，这种启发式方法只是一种可能的选择，并且通常存在权衡。...在本文的多网格视角下，多尺度空间数据增强会按比例改变重采样网格的空间spans和stride，从而使得到的mini-batch始终具有相同的H×W空间形状。...其次，模型必须与在不同网格上重新采样的输入兼容，因此在训练期间可能具有不同的形状。...由在重采样的维度上使用权重共享的函数组成的模型是兼容的，本文方法涵盖了大多数常用的结构，例如2D和3D卷积、RNN和自注意力。在本文中，作者主要关注2D，3D卷积和self-attention。
要准备好数组以获得input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。...可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得。...要准备好数组以获得input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。...要准备好数组以获得input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。...可以通过将 .flac 或 .wav 音频文件加载到类型为 List[float] 或 numpy.ndarray 的数组中获得。
（通过小的生成区域生成巨大的形状） 1 生成点 我们这个简单游戏玩法就是生成随机形状。每种形状的材质和颜色都是随机选择的，其位置，旋转和比例也是如此。...（只在区域的表面生成） 仅在表面上生成才可以使球体的形状更加明显。 ? ? （表面和内部对比） 1.5 可视化区域 现在可以调整生成区域了，但如果可以不生成很多点就能看到其形状就会更好了。...要更改此设置，我们必须通过Gizmos.matrix属性指定应使用哪个转换矩阵。可以通过区域的Transform组件的localToWorldMatrix属性获得所需的矩阵。 ? ?...将具有此组件的游戏对象添加到关卡场景并将其连接到生成区域。 ? ?...确保它还具有一个Game Level对象，该对象获得对生成区域的引用，烘焙其照明并将其包括在构建设置中。 为了使复合区域正常工作，我们必须创建更多其他不同类型的区域。
整个效果的基础是阴影、透明度和背景模糊的组合，这种风格只能使用一个透明层，或者多个透明层，但当至少两个半透明层出现在一个相当繁忙的彩色背景上时，它是最突出和可见的。...设置透明度 无论如何，你不能让整个形状透明，只有让它的填充透明才行。大多数设计工具在填充为100%，对象透明度较低时，背景模糊会不起作用。...当填充不透明度为100％时，对象的不透明度有多低都没有作用。我们根本不会获得所需的模糊背景。 选择合适的背景 背景在这个效果中扮演着重要的角色。...选择背景时，请确保其具有足够的色调差异，以使玻璃效果真正可见。 细节 你可以尝试的最后一件事是为形状添加1px内边框，并具有一定的透明度。它模拟玻璃边缘，可以使形状从背景中脱颖而出。...仅当这些透明效果只是装饰性的，而不是体验的组成部分时，才会发生这种情况。应避免将它们用于按钮或切换（这些重要的对象应始终具有更大的对比度），但你可以将其用于卡背景。
可以通过将*.flac或.wav*音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得值，例如通过声音文件库（pip install soundfile）。...值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile）。...要将数组准备为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充并转换为torch.FloatTensor类型的张量。...为了准备好数组为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。...要准备好数组以获得input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。
因此，现在y不再是x的视图/参考； 它是一个独立的数组，但具有与x相同的值。...广播规则 广播的一般规则是确定两个数组是否与尺寸兼容。 需要满足两个条件： 两个数组的大小应相等 其中之一是 1 如果不满足上述条件，将引发ValueError异常，以指示数组具有不兼容的形状。...整形前后，元素的总数（或ndarray内部组织中的所谓数据缓冲区）应保持一致。 或者，您可能需要调整大小，但这是另一回事了。...在前面的示例中，我们有一个形状为(24,1)的数组，更改了shape属性后，我们获得了一个相同大小的数组，但是形状已更改为2x3x4组成。 注意， -1的形状是指转移数组的剩余形状尺寸。...尽管x和y具有相同的形状，但y中的每个元素彼此相距 800 个字节。 使用 NumPy 数组x和y时，您可能不会注意到索引的差异，但是内存布局确实会影响性能。
每个音频可以是 NumPy 数组或 PyTorch 张量。在 NumPy 数组/PyTorch 张量的情况下，每个音频的形状应为（C，T），其中 C 是通道数，T 是音频的采样长度。...要准备好数组为input_features，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。...值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得，例如通过声音文件库（pip install soundfile）。...要准备数组为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。...要准备好数组以获得 input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为类型为 torch.FloatTensor 的张量。
使用锋利的刀刃和/或具有正前刀面的几何形状 车削双相（奥氏体/铁素体）不锈钢 材料分类：M3.4 对于合金含量更高的双相不锈钢，人们使用超级双相不锈钢甚至超超级双相不锈钢等名称。...4、车削耐热超级合金 (HRSA) 高温合金具有出色的机械强度和抗蠕变性（固体在应力作用下缓慢移动或变形的趋势）。它还具有良好的抗腐蚀/抗氧化性。...遵循以下准则可获得最佳性能： 建议使用小于 45° 的主偏角 使用刀片直径/刀尖半径和切削深度之间的正确关系 使用斜坡铣或多次铣削时，建议使用大于 0.25 毫米 (0.0098 英寸) 的切削深度 无论使用硬质合金刀片还是陶瓷刀片...冷却液量应足够大且方向正确。...车削铝合金 材料分类：N1.2 应始终使用具有正基本形状和锋利边缘的刀片。无涂层和 PCD 等级是首选。 对于 Si 含量超过 13% 的铝合金，应使用 PCD，因为硬质合金刀具的寿命会大幅缩短。
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